MapReduce相关一

基本特点
易于编程、良好扩展性、高容错性、适合PB级别以上海量数据的离线处理
不擅长的领域：
实时计算：毫秒或秒级返回结果
流式计算：输入数据是静态的，不能动态变化
DAG计算：多个应用程序存在依赖关系，后一个应用程序的输入为前一个的输出


编程模型
一、将作业分为map和reduce两个阶段
二、map由一系列maptask组成
输入数据格式解析：InputFormat
输入数据处理：Mapper
数据分组：Partitioner
三、Reduce阶段由一系列ReduceTask组成
数据远程拷贝
按key排序
Reducer数据处理
数据输出格式：OutputFormat
1、输入：key/val对
2、用户提供两个函数实现：
map(k,v)>list(k1,v1)
reduce(k1,list(v1))>v2
3、(k1,v1)是中间key/val结果对
4、output：一系列(k2,v2)对


blck、split：block最小存储单位默认64m，split为mapreduce中最小计算单元，默认与block一一对应，可调整；

组件：

InputFormat

Combiner（map之后reduce之前，合并本地map相同key的value，通常与reducer逻辑一样）

Partitioner：决定每个maptask输出的每条数据交个哪个reducetask处理

默认实现：hash(key) mod R
R为reducetask数目；

允许用户自定义

基本架构
master-slave架构
master：jobtracker
管理所有作业
将作业分解成一系列任务
将任务指派给tasktracker
作业/任务监控、错误处理等


slave：tasktrackers
运行maptask和reducetask
与jobtracker交互，执行命令并汇报任务状态


client：管理者，提交任务，监控集群状态


maptask
解析每条数据记录并传递给用户编写的map
将map输出数据写入本地磁盘，如果是map-only作业则直接写入hdfs
reducetask
从maptask上远程读取数据
对数据排序

将数据分组传递给用户编写的reduce

设计原理

mapreduce的容错机制
jobtracker：单点故障
tasktracker：周期性向jobtracker汇报心跳信息，一旦出现故障，上面所有任务将调度到其他节点上


资源组织方式
机器用slot描述资源数量：由管理员配置slot数目，分为mapslot和reduceslot两种。


任务调度器：根据节点资源（slot）使用情况和作业要求，将任务调度到各个节点上
调度器考虑因素：
作业优先级、作业提交时间、作业所在队列的资源现在


任务调度器工作流程：client》jobtracker》tasksch（对作业初始化）》tasktrackers》task


fifo、capacity、fair
capacity
队列组织作业
每个队列内部采用fifo调度策略
每个队列分配一定比例的资源
可限制每个用户使用的资源量
fair
队列组织作业
基于最小资源量与公平共享量进行调度
作业优先级越高，分配到的资源越多（这里跟capacity好像有点出入）


多用户调度工作原理：
默认选择资源使用率最低的队列》选择作业》选择任务


数据本地性：如果任务运行在它将处理的数据的所在的节点，则称该任务具有数据本地性，避免跨节点机架传输。
本地性分类：同节点（node-local）、同机架（rack-local）、其他（off-switch）；

推测执行机制：
作业完成时间取决于最慢的任务完成时间，发现某个任务运行速度远慢于任务平均速度，则为该任务启动一个备份任务同时运行，谁先运行则采用谁的结果。
不能启用推测机制的情况：任务存在严重的负载倾斜；特殊任务，如向数据库写入数据。

应用场景

简单数据统计
搜索引擎建立
海量数据查找
复杂数据分析算法实现：
聚类算法
分类算法
推荐算法
图算法